スパース制約を課さない高次元複雑データのモデリングスキームの開発

• Project/Area Number: 24KJ0841
• Research Category: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 国内
• Review Section: Basic Section 07030:Economic statistics-related
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: 澤谷 一磨 東京大学, 大学院総合文化研究科, 特別研究員(DC1)
• Project Period (FY): 2024-04-23 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥2,400,000 (Direct Cost: ¥2,400,000); Fiscal Year 2026: ¥200,000 (Direct Cost: ¥200,000); Fiscal Year 2025: ¥1,100,000 (Direct Cost: ¥1,100,000); Fiscal Year 2024: ¥1,100,000 (Direct Cost: ¥1,100,000)

Outline of Research at the Start

スパース制約を課さない高次元設定において、柔軟なモデリングをもとに統計的推論を行うための方法論とその理論保証を与える。具体的にはサンプルサイズと説明変数の個数のオーダーが同程度である場合に、未知の線形変換と未知の非線形変換で変数間関係が記述されるシングルインデックスモデルの漸近不偏な推定量を提案する。また、各説明変数の応答変数に対する寄与を調べ、変数選択を実行するための漸近分布の特徴付けを行う。